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改AI病历比重写还累？核心问题出在这三点

关键词： 医疗大模型

2025年，大语言模型技术的突破为医疗信息化注入了前所未有的动能，其强大的生成与交互能力让行业看到了医疗服务模式升级的新可能。在众多数智化探索中，病历生成功能因直击临床医生文书负担繁重的痛点，迅速成为热门赛道。然而，在技术参数竞速的背后，临床实用性的缺失正成为阻碍AI落地的隐形壁垒。如何在跑通、生成样例病历的同时，真正满足临床场景的真实需求，已成为行业亟待破解的难题。

繁荣背后的“温差”：警惕PPT式创新

某医院统计数据显示，病历书写系统在2025年间累计生成门诊病历、住院病史、病程记录和手术记录等医疗文书近万份。单看该数字似乎卓有成效，但对比该院上一年300万人次的门急诊量和15万人次的出院量，近万份的生成病历似乎没有达到上线前对提升病历书写效率的预期。

这种“数字繁荣”的背后，往往隐藏着需求错位的困境。研发者往往陷入了“预设逻辑”的误区，认为只要模型能吐出流畅的文字，就能替代医生的思考。这种现象被业内专家称为“PPT式创新”——即系统在演示中表现完美，但在复杂多变的临床实战中却步履维艰。

临床医生反馈最为集中的痛点在于，AI生成的病历往往“似是而非”。由于缺乏对特定患者个体特异性病情的精准捕捉，生成的文书在细节上常与实际诊疗过程存在偏差。对于医生而言，检查并修改一份带有逻辑瑕疵的AI病历，其心理负担和时间成本往往高于从零开始书写。这种“修改比重写还累”的体验，直接导致了许多AI应用在度过试用期后便被束之高阁，难以实现规模化落地。

核心痛点：为什么AI病历“写不好”

要破解AI病历生成的困局，首先必须回答一个根本性问题：病历的本质是什么？病历不仅是医患对话的文字记录，更是临床医生医学思维的载体，是诊疗行为的法律证据。AI病历之所以难以实现从“能写”到“写好”的跨越，根源在于以下三个深层次的断层。

1. 临床思维与语言生成的逻辑断层

临床诊疗过程遵循严密的科学逻辑，医生在问诊时，大脑中运行着一套复杂的“临床推理”系统。从主诉、现病史到体格检查，每一项记录都指向特定的诊断假设。然而，通用的大语言模型更多是基于概率预测的“语言生成器”，它们擅长模仿人类的说话方式，却难以模拟医生的决策链条。这种“快系统（直觉反应）”与“慢系统（逻辑推理）”的失衡，导致AI生成的病历往往呈现出一种“文字通顺但逻辑松散”的状态，难以体现诊疗过程的严谨性。

2. 个体特异性与标准化模板的博弈

每一位患者的病情都是独特的，但目前的AI病历生成往往过度依赖标准化模板或海量历史数据的统计规律。这导致AI在处理常见病、多发病时表现尚可，但在面对复杂共病或非典型症状时，容易出现“幻觉”现象——即凭空捏造不存在的症状或体征。在医疗这种容错率极低的严肃场景下，哪怕是1%的细节错误，也可能引发严重的法律风险和医疗安全隐患。

3. 多模态数据融合的深度不足

一份高质量的病历需要整合医患对话、影像学表现、实验室检查结果以及医生的触诊感受。目前的AI产品大多仍处于“文本到文本”的初级阶段，缺乏对诊室环境下的语音流、影像数据流以及历史电子病历库的深度实时整合。如果AI无法实时感知医生正在进行的体格检查动作或正在查看的影像细节，它生成的病历就永远只能是“事后补课”，而非“同步辅助”。

这种对AI角色的认知偏差，导致了研发方向的偏离。许多厂商致力于提升模型的参数规模，却忽视了对临床真实场景的深度调研，最终产出的产品自然难以满足临床工作的实际需求。

演进方向：从“概念落地”到“临床适配”

要实现医疗AI的可持续发展，必须推动技术应用回归本质，打造从医疗需求出发的创新模式。

以临床需求为核心导向。技术落地不能止于“跑通系统、生成样例”。研发者必须沉下心来深入临床一线，厘清技术的边界与场景的适配性。真正的进步应体现在系统能否精准捕捉复杂多变的临床信息，并生成具有专业参考价值的文书。

厘清技术边界，提升实用性。行业需要找准技术与临床场景的适配点，重点攻克如何让AI理解临床诊疗的逻辑。只有真正解决临床痛点、提升服务质量与效率的应用，才能在医疗领域站稳脚跟。

建立科学的评价标准。评价AI应用的成效不应仅看“从无到有”的初步落地，而应看“从有到优”的持续优化能力。检验医疗AI是否成功的最终标准，在于能否实现“把时间还给医生，把护士还给患者”。

此外，还有文献指出，目前病历生成功能普遍对多学科联合诊疗、罕见病等复杂病例的生成内容准确性和深度不足，且生成的病历内容未能充分体现不同专科的诊疗思维与侧重点，同时还缺少多模态数据识别和分析功能，无法对影像、报告等图像数据进行分析。

医疗AI目前仍处于“摸着石头过河”的探索阶段。尽管2025年的大模型技术带来了活力，但也伴随着概念混淆与需求错位的困境。未来的突围关键在于，能否真正实现技术创新与临床需求的深度融合。只有摒弃“PPT式创新”，专注于实用性与安全性的提升，医疗AI才能真正跨越瓶颈，实现规模化落地。

资料参考：

1.陈朝晖：医疗AI要摒弃“PPT式创新”，HIT专家网官微

2.陈宇聪等，基于大语言模型的病历生成智能体研究与设计，医学信息学杂志

3.高晓苑等，生成式人工智能应对病历书写挑战的应用探索，中国医院管理

4.沈兆福，基于新一代基础大模型的电子病历辅助生成应用的研究及实践探索，信息与科学